Model Bahasa Besar Dalam Penjagaan Kesihatan: Kejayaan & Cabaran

Mengapakah kita – sebagai tamadun manusia – perlu memupuk kecekapan saintifik dan memupuk inovasi yang dipacu R&D? Tidakkah teknik dan pendekatan konvensional boleh diikuti untuk selama-lamanya?

Sebenarnya, tujuan sains dan teknologi adalah untuk meningkatkan manusia, meningkatkan gaya hidup, dan akhirnya menjadikan dunia tempat yang lebih baik. Khususnya, dalam bidang penjagaan kesihatan, kemajuan saintifik adalah yang membantu kita berkembang menjadi spesies yang lebih bijak dan sihat dalam visi Darwin.

Dan sekarang, kita berada di puncak era transformatif sebegitu. Ini adalah zaman Kecerdasan Buatan (AI) dan pelbagai aplikasi dan kes penggunaannya seperti Model Bahasa Besar dalam penjagaan kesihatan. Dengan penggunaan teknologi sedemikian, kami lebih hampir untuk menyelesaikan misteri lama yang berkaitan dengan tubuh manusia, menemui ubat untuk merawat penyakit terminal, dan juga menentang penuaan.

Jadi, dapatkan artikel menarik hari ini sambil kita meneroka peranan LLM dalam aplikasi klinikal, dan bagaimana ia membolehkan evolusi saintifik.

Statistik Menarik Mengenai AI Dalam Penjagaan Kesihatan

• Penggunaan AI di klinik dan pusat penjagaan kesihatan telah mengurangkan dengan ketara masa yang dihabiskan untuk pentadbiran berlebihan. tugasan oleh 20% .
• lebih 90% hospital dijangka menggunakan aplikasi dipacu AI untuk meningkatkan pemantauan pesakit jauh menjelang tahun 2025.
• AI boleh mengurangkan perbelanjaan yang ditanggung dalam penemuan ubat baharu dengan 70% .

Gunakan Kes AI dan Model Bahasa Besar Dalam Penjagaan Kesihatan

Untuk memahami LLM dalam penjagaan kesihatan dengan lebih baik, mari kita ingat dengan cepat apa itu LLM. Dibangunkan melalui teknik pembelajaran mendalam, LLM direka untuk memanipulasi manusia dan bahasa manusia. Mereka dinamakan Besar kerana jumlah data yang luar biasa yang telah mereka latih.

Untuk memudahkan pemahaman, bayangkan GPT-4.o atau Gemini untuk penjagaan kesihatan. Apabila model yang dipesan lebih dahulu digunakan untuk keperluan khusus yang sangat khusus, jalan kemungkinan adalah banyak. Mari lihat beberapa kes penggunaan yang paling menonjol.

Sokongan Keputusan Klinikal

Peranan AI dalam diagnostik penjagaan kesihatan adalah mengubah permainan. Salah satu kelebihan menarik LLMS ialah mereka boleh mengesan atau mengenal pasti corak dan anomali yang tidak disedari oleh mata manusia. Dengan input data yang tepat, LLM dalam penjagaan kesihatan boleh membantu dalam menyokong keputusan klinikal dengan menganalisis data pesakit dan mencadangkan diagnosis.

Ini secara khusus sangat tepat berkenaan dengan radiologi, patologi, dan laporan pengimejan perubatan lain.

Pembantu Perubatan yang dikuasakan AI

Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, kesedaran dan pemahaman badan individu telah meningkat. Ini disebabkan terutamanya oleh peningkatan peranti boleh pakai yang memvisualisasikan data jana badan yang abstrak dan didorong lagi oleh mhealth atau teleperubatan.

Melalui aplikasi perubatan dan pasaran penjagaan kesihatan, orang ramai semakin menggunakan kemudahan teleperubatan. Untuk melibatkan pesakit sedemikian dan menyampaikan penjagaan kesihatan yang tepat, sistem yang teguh diperlukan. LLM boleh membantu organisasi penjagaan kesihatan mencapai matlamat ini. Melalui penggunaan chatbots atau pembantu perubatan tertentu, pakar penjagaan kesihatan boleh melaksanakan dan mengoptimumkan automasi aliran kerja klinikal.

Ini boleh membantu dalam:

• Memahami butiran asas tentang pesakit
• Mengekalkan dan mengingat semula sejarah perubatan pesakit
• Menjadualkan janji temu dan menghantar siulan dan peringatan
• Mendapatkan maklumat yang tepat tentang keadaan pesakit dan membantu mereka dalam pemulihan dan prognosis mereka
• Menjawab Soalan Lazim tentang syarat mereka dan banyak lagi

AI Untuk Penemuan Dadah

Menemui ubat untuk penyakit adalah lebih kompleks daripada apa yang boleh kita fahami. Ia adalah tegar, dan sistematik, dan melibatkan jumlah protokol, proses dan prosedur yang sangat banyak. Ia juga sangat sensitif dan didorong oleh kajian dan penyelidikan.

Walau bagaimanapun, dengan penggunaan LLM, pakar penjagaan kesihatan boleh meningkatkan proses penemuan ubat dengan cara berikut:

• Mengenal pasti dan memahami sasaran biologi melalui teknik pembelajaran mendalam. Ini akan membolehkan analisis yang tepat mengenai pendedahan, tindak balas, dan ramalan yang melibatkan fungsi ubat baru dalam merawat penyakit yang dimaksudkan.
• LLM dan model AI boleh menjana struktur molekul dari awal. Ini bermakna struktur sedemikian boleh dimanipulasi untuk bioavailabiliti, potensi dan banyak lagi. Selain itu, simulasi dadah juga boleh membantu penyelidik memahami reaksi dan lawan dan juga menemui ubat untuk penyakit lain selain daripada yang sedang diusahakan.
• LLM juga boleh mempercepatkan proses penemuan ubat dengan membantu penyelidik memahami jika ubat sedia ada boleh digunakan untuk merawat penyakit lain. Salah satu contoh masa nyata yang paling terkini ialah penggunaan AI untuk mengesahkan keberkesanan Remdisivir dalam merawat COVID-19.
• Ubat yang diperibadikan boleh menyaksikan kejayaan dengan AI kerana ubat-ubatan disesuaikan untuk berfungsi dengan berkesan berdasarkan data genetik, gaya hidup dan persekitaran individu.

Sokongan Untuk Kesihatan Mental

Selain daripada penyakit fizikal, dunia sedang mengalami krisis melampau berkaitan kesihatan mental. Dengan statistik yang membimbangkan, AI boleh mendayakan sokongan yang diperlukan melalui Pembantu perubatan berkuasa AI atau sahabat maya dari segi kesedaran, pendidikan, dan bantuan dalam membantu pesakit dan mereka yang disyaki. Tahap selanjutnya, ia juga boleh membantu merawat PTSD dalam veteran perang dan askar, individu yang dipulihkan bencana, dan banyak lagi.

Cabaran Penggunaan LLM Dalam Penjagaan Kesihatan

Semasa menganalisis kesan dan kegunaan AI dalam penjagaan kesihatan, adalah sama pentingnya untuk bersikap kritis terhadap batasan dan kelemahannya. Mari lihat beberapa.

• Kebimbangan mengenai keselamatan dan privasi data pesakit muncul dengan peningkatan penggunaan AI. Ia hanya memerlukan satu ralat, tindakan kecuaian atau kelemahan untuk mendapatkan akses kepada jumlah data penjagaan kesihatan yang sensitif.
• Disebabkan kelebihan yang ditawarkannya, pihak berkepentingan dan klinik boleh meningkatkan pergantungan mereka pada AI untuk diagnosis, penjagaan pesakit dan penyampaian perkhidmatan. Ini perlu disederhanakan melalui peraturan dan memperkukuh XAI.
• Sekitar 80% daripada data penjagaan kesihatan adalah tidak berstruktur. Cabaran terletak pada menyeragamkan data tidak berstruktur dan mengubahnya menjadi set data sedia mesin.
• Integrasi dengan sistem dan modul penjagaan kesihatan sedia ada juga menimbulkan cabaran teknikal dan logistik bagi pihak berkepentingan dan organisasi penjagaan kesihatan.

Membina LLM khusus Penjagaan Kesihatan Dengan Shaip

Daripada semua cabaran, apa yang mungkin paling sukar ialah membangunkan dan melatih model besar sedemikian dengan ketepatan. Penjagaan kesihatan melibatkan hidup dan mati dan satu kesilapan konfigurasi atau tindak balas yang tidak sesuai boleh mencetuskan akibat negatif. Di situlah latihan AI dengan set data yang betul muncul dalam gambar.

Oleh kerana peraturan seperti GDPR dan HIPAA, ketersediaan data yang boleh dilatih masih menjadi halangan yang dihadapi dalam pembangunan. AI Generatif untuk penjagaan pesakit. Walau bagaimanapun, Shaip tiba sebagai penyelesaian yang boleh dipercayai dan mudah untuk konflik ini.

Set data penjagaan kesihatan kami bersumberkan secara beretika, tidak dikenal pasti dan disahkan oleh manusia. Untuk semua keperluan data anda secara berskala, terokai tawaran kami dan ketahui cara kami boleh menyediakan anda dengan banyak data penjagaan kesihatan untuk melatih anda model bahasa besar perubatan.